/ Модель

Характеристики

Контекст
16 384 токена
Параметры
14,1 млрд
Размер весов
29,3 ГБ
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
SuperThoughts-CoT-14B-16k-o1-QwQ
Библиотека
transformers
Опубликована
24 янв 2025

Phi-4-Super-1

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Слитая модель Phi-4 на 14,1 млрд параметров для генерации текста, диалогов, рассуждений и решения математических задач.

39скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены24 янв 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,352

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0418

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6729

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5017

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3935

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5235

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Phi-4-Super-1 — слитая языковая модель семейства Phi-4, опубликованная пользователем prithivMLmods. Она объединяет базовую unsloth/phi-4 с несколькими моделями Phi-4, включая варианты для рассуждений, математики, диалогов и вызова функций. Слияние выполнено методом Model Stock с помощью mergekit; модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 14,1 млрд параметров и контекст до 16 384 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов, в том числе для решения математических задач и пошаговых рассуждений. README также описывает акцент на полезных и безопасных ответах и упоминает обучение SFT и DPO, однако конкретные возможности и качество на задачах не подтверждены оценками. Указана лицензия исходного компонента в предоставленных данных отсутствует.

Сценарии применения

  • ответы в диалоговом чат-боте
  • генерация связных текстов по запросу
  • помощь в решении математических задач
  • объяснение логики решения задач
  • подготовка черновиков ответов с вызовом функций

Ограничения

В карточке нет результатов сравнительной оценки, поэтому качество на отдельных задачах не установлено. Сведения о лицензии отсутствуют в предоставленных метаданных и README.

Для каких профессий подходит10

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Phi-4-Super-o1

[Phi-4-Super-o1 finetuned] from Microsoft's Phi-4 is a state-of-the-art open model developed with a focus on responsible problem solving and advanced reasoning capabilities. Built upon a diverse blend of synthetic datasets, carefully filtered public domain websites, and high-quality academic books and Q&A datasets, Phi-4-Super-o1 ensures that small, capable models are trained with datasets of exceptional depth and precision.

Phi-4-Super-o1 adopts a robust safety post-training approach using open-source and in-house synthetic datasets. This involves a combination of SFT (Supervised Fine-Tuning) and iterative DPO (Direct Preference Optimization) techniques, ensuring helpful and harmless outputs across various safety categories.

Let me know if you’d like further edits or refinements! This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Method

This model was merged using the Model Stock merge method using unsloth/phi-4 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: unsloth/phi-4
  - model: prithivMLmods/Phi-4-o1
  - model: prithivMLmods/Phi-4-Math-IO
  - model: prithivMLmods/Phi-4-QwQ
  - model: Pinkstack/SuperThoughts-CoT-14B-16k-o1-QwQ
  - model: mudler/LocalAI-functioncall-phi-4-v0.3
  - model: bunnycore/Phi-4-RP-V0.2
  - model: prithivMLmods/Phi-4-Empathetic
merge_method: model_stock
base_model: unsloth/phi-4
parameters:
  normalize: false
  int8_mask: true
dtype: bfloat16
tokenizer_source: "unsloth/phi-4"

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
081e344

0 моделей